Qwen3.6-35B-A3B 越狱版来了！6G显存就能跑的”无审查”最强开源模型，附完整部署教程
兄弟们，AI 圈最近炸了一个消息——通义千问出了一个”越狱版”开源模型 Qwen3.6-35B-A3B。
说它”越狱”，不是那种违法翻墙的越狱，而是 去掉了安全过滤器。普通模型你问它”帮我写一段反派发言””写一个暴力的打斗场景”，它可能会拒绝。这个版本不管这些，回答更放得开，编程、写作、创意类任务上尤其好用。
最狠的是什么呢？它虽然总参数 35B，但用了 MoE（混合专家）架构——你可以理解为一个 35 人的队伍，每次只叫最擅长的 3 个人干活。所以 6GB 显存就能跑！ 比你想象中需要的配置低得多。
而且它是多模态模型——图片也能看。你甩一张图过去，它帮你分析。
今天教程就把这个”无审查怪兽”跑起来。6G 显存就够了。
一、先看你的配置够不够
这个模型对硬件极其友好：
| 硬件 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 显卡 | 6GB 显存（NVIDIA） | RTX 3060 12G / RTX 4060 |
| 系统内存 | 8GB | 16GB 以上 |
| 硬盘 | 10GB 空闲 | SSD，20GB+ |
看到了吗？最低 6GB 显存就够了。 你的 GTX 1660 Super（6G）、RTX 2060（6G）、RTX 3060（12G）、甚至笔记本的 RTX 3050 Ti（4G 不行，差一点）都能上。
👁️ 查配置：按 Win + R → 输 cmd → 在黑框里输 nvidia-smi → 看最上面那行，确认显存 ≥ 6GB。
二、方案A：Ollama 部署（新手推荐，3分钟上手）
这个方案最简单，不用写 Python 代码。装一个 Ollama，一行命令拉模型就能跑。
第1步：安装 Ollama
做什么：Ollama 是帮你管理本地大模型的工具箱——下载、运行、管理一条龙。
怎么做：
- 打开浏览器，访问 ollama.com
- 点 Download，下 Windows 版
- 双击安装 → 一路 Next → Finish
👁️ 验证：按 Win + R → 输 cmd → 输入：
ollama --version
看到版本号（比如 v0.5.4）就对了。
第2步：拉取 Qwen3.6-35B-A3B 模型
Ollama 社区已经打包好了优化版，直接一行命令下载：
ollama pull qwen3.6:35b-a3b
👁️ 下载要多久？ 模型大概 6GB（因为 MoE 架构，虽然总参数 35B，但实际文件很小）。一般 5-15 分钟下完。
⚠️ 注意：如果报 “manifest not found”，说明 Ollama 仓库里的标签名可能有变化。去 ollama.com/library/qwen3.6 搜一下最新标签名，把命令里的 35b-a3b 换成最新的。
第3步：跑起来
ollama run qwen3.6:35b-a3b
等几秒钟加载完成，你就能直接打字跟它聊天了。
👁️ 验证：输入一个比较”放得开”的问题试试，比如”帮我写一段反派角色的独白”。普通模型可能会拒绝，但 A3B 版本会直接给你写。
多模态（看图功能）：这模型能看图。拖一张图片到终端窗口，然后输入：
>>> /Users/yourname/Desktop/chart.png 分析这张图表的数据
三、方案B：HuggingFace 手动部署（进阶）
如果你不想用 Ollama，想自己控制量化参数、或者你需要集成到自己的 Python 项目里，用这个方案。
第1步：下载模型文件
pip install huggingface-hub huggingface-cli download Qwen/Qwen3.6-35B-A3B \ --local-dir ./models/qwen3.6-35b-a3b
第2步：4-bit 量化加载（吃显存最少）
pip install transformers torch accelerate bitsandbytes
python3 -c "
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = 'Qwen/Qwen3.6-35B-A3B'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
# 4-bit 量化，6GB 显存也能跑
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name, torch_dtype=torch.float16,
device_map='auto', load_in_4bit=True,
trust_remote_code=True
)
prompt = '用100字解释什么是大语言模型'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to('cuda')
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
"
四、A3B 和普通版有什么区别？
搞混了？别急，告诉你区别：
| 特性 | 普通版（Qwen3.6-35B） | A3B 越狱版 |
|---|---|---|
| 显存要求 | 8GB（量化后） | 6GB |
| 架构 | Dense（所有参数都激活） | MoE（每次只激活3B） |
| 安全过滤 | 有，敏感内容拒绝回答 | 无，回答更放得开 |
| 模型文件大小 | ~20GB（量化后） | ~6GB |
| 适合场景 | 通用问答、企业应用 | 创意写作、编程、角色扮演 |
简单说：你要做创作、写代码、搞角色扮演 → 选 A3B 版。你要做企业应用、需要内容安全过滤 → 选普通版。
五、常见问题
Q：显存溢出了怎么办？
检查两点：① 确认用了 4-bit 量化（load_in_4bit=True） ② 关掉浏览器、游戏等吃显存的程序。如果只有 4GB 显存，换 Qwen3.6-8B（8B 小模型）。
Q：下载模型太慢了怎么办？
HuggingFace 国内下载慢是通病。解决方案：
# 设镜像站 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
或者在 Ollama 里下——Ollama 的下载速度通常比 HuggingFace 快。
Q：Ollama 报错 “manifest not found”
去 ollama.com/library/qwen3.6 看最新的标签名，替换掉命令里的模型名就行。或者换方案B用 HuggingFace。
Q：A3B 版真的”越狱”了？会不会违规？
这个”越狱”指的是去掉了安全过滤器，不是破解或盗版。它是阿里通义千问官方发布的模型，Apache 2.0 开源协议，可以免费商用。它不违法，只是回答不会像普通 AI 那样”我是一个 AI 助手，我不能……”。
Q：这个模型和 GPT-5 比怎么样？
在数学、编程方面接近 GPT-5 水平，创意写作各有千秋。但它免费、开源、本地跑，没有隐私泄露风险。GPT-5 要付费，而且你的聊天记录会上传到 OpenAI 服务器。看你在乎什么了。
六、总结
Qwen3.6-35B-A3B 是 6GB 显存能跑的最强开源模型之一。没有之一。
- 新手走 Ollama：一行命令
ollama pull qwen3.6:35b-a3b，3 分钟上手 - 进阶走 HuggingFace：自己控制量化参数，精度更高
- 多模态是亮点：能看图分析图表和图片
- 无审查：创意写作和编程场景非常爽
💡 给新手的话：别纠结方案A还是方案B。装 Ollama，一行命令拉模型，用了再说。这模型小到 6G 卡都能跑，你显卡别再吃灰了！